Caffe学习（八）运行py-faster-RCNN

1.下载py-faster-RCNN源码

git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn

2.编译lib库

cd $FRCN_ROOT/lib
make

3.编译caffe

这部分的caffe编译与以前讲述的基本一致，不同的是makefile.config的修改部分，使支持用python定义layer

# In your Makefile.config, make sure to have this line uncommented
WITH_PYTHON_LAYER := 1

编译caffe与pycaffe

cd $FRCN_ROOT/caffe-fast-rcnn
# Now follow the Caffe installation instructions here:
#   http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

# If you're experienced with Caffe and have all of the requirements installed
# and your Makefile.config in place, then simply do:
make -j8 && make pycaffe

注意：由于本人所使用的为cuda8.0，py-faster-RCNN所使用的caffe版本比较旧，不支持，编译的时候会出现报错，因此需要对这里的caffe进行更新。

采用以下方式更新新版本caffe

cd caffe-fast-rcnn  
git remote add caffe https://github.com/BVLC/caffe.git  
git fetch caffe  
git merge caffe/master  

更新完后删除include/caffe/layers/python_layer.hpp文件里的self_.attr(“phase”) = static_cast(this->phase_); 这句话。
更改完后在编译caffe即可

4.下载在VOC-2007上训练好的模型
该模型为在VOC-2007上训练好的VGG16模型

cd $FRCN_ROOT
./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh

5.运行demo

cd $FRCN_ROOT
./tools/demo.py